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机器学习的无线信道特征的识别与区域划分
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2018-01-25
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无线信道的特征识别与区域划分，仅仅是通过对其进行特征提取进而进行区域划分。然而，在某些特殊情形可能难以区分预判别。为了能够更好的有效区分区域与场景应建立相应的统计模型。以便更加准确的区分场景以及区域同时也具备了统计意义。
相比于传统的统计模型，机器学习（Machine Learning）方法是近年来较为热门的一个研究领域，是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。随着数据挖掘以及人工智能技术的发展，国内外的研究学者提出了许多新的机器学习算法，包括：决策树、boosting、bagging、随机森林、支持向量机、神经网络等等。因此，本文将借助机器学习方法对无线信道参数的特征值的提取与分类建立相应的决策树模型。
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